4月17日，“2026中国人形机器人生态大会”重磅召开。大会以“人机共融 智造未来”为主题，汇聚全球人形机器人领域头部企业、权威专家、投资机构与产业链精英，围绕全球竞争格局、核心技术瓶颈、商业化落地路径、AGI 融合变革等关键议题展开深度研讨。天娱数科首席数据官吴邦毅受邀出席本次盛会，并在圆桌论坛发表观点，结合具身智能产业发展现状，就全球产业格局、技术瓶颈、场景落地与未来趋势四大核心方向进行深度剖析，为行业高质量发展提供数据视角的破局思路。

吴邦毅在圆桌讨论中指出，当前具身智能与人形机器人已进入全球科技竞争核心赛道，产业正从“技术展示”加速迈向“场景落地”，而数据作为贯穿技术研发、模型训练、场景适配、规模化复制的核心要素，正成为行业竞争的决胜点。

立足全球产业变革浪潮，人形机器人赛道已呈现明显的区域分化与优势互补。围绕全球竞争格局这一核心议题，吴邦毅表示，当前全球人形机器人产业已形成“中美双极主导、日欧专精补充”的格局。中国凭借极致供应链与丰富场景优势，在出货量与落地规模上占据领先地位；美国以AI算法与系统集成定义产业标准；日本则深耕精密零部件与康养场景。2026年是人形机器人“场景落地元年”，行业比拼核心已从运动表演转向真实场景价值创造与商业闭环，中国企业需在补齐大模型短板的同时，以数据与场景构建核心竞争力。

在全球技术竞速的背景下，人形机器人迈向规模化商用仍面临多重共性挑战。针对大规模商用的核心技术瓶颈，吴邦毅强调，数据荒仍是当前最大制约。具身智能需要大量任务级、过程级物理交互数据，而行业普遍存在数据碎片化、孤岛化、标注难、复用率低等问题，直接导致模型泛化能力不足、机器人难以适配复杂真实环境。同时，行业面临的并非单一算法、硬件问题，而是需要构建“数据—模型—部件—整机—场景—标准”一体化体系，以高质量数据底座破解研发与落地难题。天娱数科基于Behavision空间智能MaaS平台，已沉淀海量3D数据与多模态数据，持续为行业提供高质量、可复用、可流通的数据供给，有效缓解行业 “数据饥渴”。

伴随产业逐步进入商业化深水区，场景选择与落地效率成为企业突围的关键。在商业化场景落地方面，吴邦毅认为，人形机器人将遵循“高重复、高危险、高人力成本、结构化环境”原则，优先在汽车制造、仓储物流、特种作业三大场景实现规模化落地。判断场景适配的核心标准，在于环境是否稳定、任务是否可标准化、能否形成可持续采购的商业闭环。未来行业将以B端场景为突破口，逐步验证技术可靠性与成本优势，为更广泛应用奠定基础。

站在AGI与具身智能深度融合的时代节点，产业即将迎来新一轮范式升级。对于未来3—5年产业趋势，吴邦毅判断：人形机器人将从“能动”走向“会思考”，从专用设备进化为通用智能体，数据闭环效率将决定变革速度与深度。 他寄语行业同仁：不追逐通用化宏大叙事，扎根真实场景、沉淀高质量数据，用物理世界交互数据喂养出真正创造价值的机器人，未来属于能积累大量有效交互数据的团队。

目前，天娱数科已累计沉淀超150万条3D数据以及超500万条多模态数据。其中，“高质量纹理3D铰接数据”“多模态VLA具身机器人抓取数据”等10项核心数据集已在北京国际大数据交易所完成数据资产登记。在平台能力建设方面，公司持续推进Behavision空间智能MaaS平台能力升级，构建了以Assets（数据）、Behavior（行为）、Client（接口）为核心的ABC能力架构。在世界感知、时序推理和任务执行等方向进行探索和验证，逐步完善相关能力体系。同时，平台基于MCP构建工具化接口体系，可适配人形机器人、双臂机器人、轮式机器人等多类本体，持续探索降低跨本体研发与调试成本的实现路径，增强平台的通用化输出能力和多场景适配能力。

未来，天娱数科将与产业链伙伴携手，加速物理AI的演进，推动数据、模型与制造的协同发展，实现技术突破与场景落地，共同构建人机共融的空间智能新生态。